最高の Chat ポッドキャスト (2021)

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#11: パフォーマンス改善合宿を振り返る 23:34

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今回は、10月にフルリモートで実施した『チーム対抗パフォーマンス改善合宿』の感想、今後の合宿で扱いたいネタ、などについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　渡邉（@henzai） - CTO　篠原（@shinofara） ## show note - フルリモート！チーム対抗パフォーマンス改善合宿準備編｜Money Forward Kessai TECH BLOG - フルリモート！チーム対抗パフォーマンス改善合宿仕組み編｜Money Forward Kessai TECH BLOG - フルリモート！チーム対抗パフォーマンス改善合宿結果編｜Money Forward Kessai TECH BLOG…

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#10: データとの向き合い方 18:27

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今回は、マネーフォワードケッサイのデータサイエンス事情、機械学習と説明能力、与信を扱う者の倫理、などについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　中村（@usumachi） - データエンジニア　山田（@na0） - データサイエンティスト　山内（note紹介記事） ## show note Data Forwardチーム：マネーフォワードケッサイにて、与信審査モデル構築やダッシュボード開発など、データにまつわるあれやこれやをミッションとしているチーム MFK tech_chat #9:「データ指向アプリケーションデザイン」を読んだ FAT ML 機械学習*と公平性に関する声明 | 人工知能学会倫理委員会「解散した方がいい」もう修復不可能！？　不仲コンビ・流れ星が20年間…

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#89: Conflict-free Replicated Data Types 43:51

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並列編集しても衝突しないデータ構造 CRDT に森田が入門します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Conflict-free Replicated Data Types – Archive ouverte HAL A commutative replicated data type for cooperative editing – Archive ouverte HAL Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store About CRDTs • Conflict-free Replicated Data Types …

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#88: A History of Haskell: being lazy with class 58:57

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Haskell の長い歴史を向井が辿ります。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 A History of Haskell: being lazy with class – Microsoft Research Haskell Language Home — The Glasgow Haskell Compiler https://www.haskell.org/onlinereport/haskell2010/ Changes since Haskell ’98Jun Mukai による

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#9:「データ指向アプリケーションデザイン」を読んだ 24:00

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今回は、オライリーの「データ指向アプリケーションデザイン」を読んだ感想、Google Playブックスで本を読む、データを扱う者の倫理観、について話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　鈴木（@makiton） - エンジニア　中村（@usumachi） ## show note データ指向アプリケーションデザイン ――信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理 QUORUM（クオラム）※日本のロックバンド OLTP OLAP 実践ドメイン駆動設計 MySQL から BigQuery にデータを移行する方法山内モデル：当社データサイエンティストの山内さん。彼の作ったモデルが「山内モデル」と呼ばれるようになり、いつしか山内さ…

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#87: From Laptop to Lambda: Outsourcing Everyday Jobs to Thousands of Transient Functional Containers 35:11

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AWS Lambda で Chromium をビルドしたり単体テストを流したりする話を和良が読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。収録中に話しきれなかったことについては補足もどうぞ。 From Laptop to Lambda: Outsourcing Everyday Jobs to Thousands of Transient Functional Containers | USENIX https://github.com/StanfordSNR/gg Outsourcing Everyday Jobs to Thousands of Cloud Functi…

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#86: JavaScript: the first 20 years 1:01:05

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JavaScript 二十年の歴史を森田がひやかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 JavaScript: the first 20 years | Proceedings of the ACM on Programming LanguagesHajime Morrita による

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#85: Continuous Profiling: Where Have All the Cycles Gone? 35:08

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ハードウェアカウンタを使ったプロファイラ実装を解説した論文を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Continuous profiling: where have all the cycles gone?: ACM Transactions on Computer Systems: Vol 15, No 4Jun Mukai による

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#84: Profiling a warehouse-scale computer 39:03

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39:03

データセンターでプロファイラを動かしてわかったことは何なのか、森田が論文を読みます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Google-Wide Profiling: A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers – Google Research Profiling a warehouse-scale computer – Google Research 2 Billion Devices and Counting: An Industry Perspective on the State of Mobile …

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#83: Dynamic Instrumentation of Production Systems 40:21

3M ago40:21

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今をときめく eBPF/bpftrace の先祖 DTrace の論文を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Dynamic Instrumentation of Production Systems dtrace.org » About DTrace BPF Performance Tools (Book)Jun Mukai による

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#82: Glass: A New Media for a New Era? 20:42

3M ago20:42

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ガラスをクラウドの cold storage に使いたい Microsoft Research の野望を森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 Glass: A New Media for a New Era? – Microsoft Research Project Silica proof of concept stores Warner Bros. ‘Superman’ movie on quartz glass GitHub Archive Program: the journey of the world’s open source code to …

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#81: gprof: a Call Graph Execution Profiler 32:26

4M ago32:26

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昔は広く使われていた実行時間プロファイラ gprof の論文を向井が読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 gprof: a Call Graph Execution Profiler Tarjan’s strongly connected components algorithm – Wikipedia research!rsc: How To Build a User-Level CPU ProfilerJun Mukai による

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#80.5 5:30

4M ago5:30

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Misreading Chat またちょっとやります、というお知らせです。マイクテストの結果を配信しています。本編は来週くらいに録る予定です。Hajime Morrita による

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#8: BigQueryをやっていく 27:32

4M ago27:32

27:32

今回は、Cloud Composer、社員の4割がBigQuery触ってる世界観、みんなが使えるデータ分析環境の整備、立ち上げたBigQueryユーザーコミュニティ、などについて話しました。 ## パーソナリティ - データエンジニア　山田（@na0） - エンジニア　鈴木（@makiton） - CTO　篠原（@shinofara） ## show note - Cloud Composer - メルカリは1,800人中700人がBigQueryを使っている(社員の約4割) - Data Engineering Study #3「分析基盤をうまく組織に浸透させる方法」 - 株式会社マネーフォワード分析推進室 - BigQueryユーザーの集まるSlackコミュニティ『BQ FUN』…

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#7: ノーコードの使いどころ 22:55

4M ago22:55

22:55

今回は、ローコード/ノーコード、について話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　鈴木（@makiton） - CTO　篠原（@shinofara） ## show note - Google CloudがAPI管理とノーコードを駆使したビジネスアプリプラットフォームを公開 - AppSheet - HUGO - STUDIO - webflow

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#6: ベトナムチームとトゥギャザーしようぜ！ 26:24

5M ago26:24

26:24

今回は、マネーフォワードベトナムチームとの協業事情、技術面接、コーディング課題の作り込み度合い、ドメイン知識が求められるサービス開発におけるオンボーディングなどについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　近江 - CTO　篠原（@shinofara） ## show note - マネーフォワードベトナム - アクセラレーター（Accelerator） - 買い手チーム｜MF KESSAIユーザー企業様から、商品購入やサービス利用をしている企業様（＝買い手企業）向けにサービス開発をしているチーム。マネーフォワードベトナムとの協業チーム体制をとっている。 - henzaiさん｜買い手チームメンバーの日本人エンジニア。Twitter…

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#5: アーキテクチャ談義、2020夏 22:32

6M ago22:32

22:32

今回は、アーキテクチャ、アプリケーションサービス is 何？などについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　鈴木（@makiton） - エンジニア　中村（@usumachi） ## show note - 実践ドメイン駆動設計（髙木正弘ヴァーン・ヴァーノン）

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#4: なんのための監視か？ 20:06

6M ago20:06

20:06

今回は、MF KESSAIの監視事情、オライリーの「入門監視」を読んだ感想、Node.jsのサーバでトレースを仕込もうとしたらハマった話などについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　鈴木（@makiton） - CTO/SRE　篠原（@shinofara） ## show note - 入門監視 ―モダンなモニタリングのためのデザインパターン - リアルユーザーモニタリング（Datadog）

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#3: バージョンアップとテストにまつわるエトセトラ 17:00

7M ago17:00

17:00

今回は、golangのGenerics、バージョンアップ、テストなどについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　鈴木（@makiton） - CTO/SRE　篠原（@shinofara） ## show note - mabl

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#2: リモートワーク組織のオンボーディングや障害対応 17:59

7M ago17:59

17:59

今回は、リモートワーク前提の働き方やオンボーディング、障害対応などについて話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　鈴木（@makiton） - CTO/SRE　篠原（@shinofara） ## show note - インシデントコマンダー - The GitLab Remote Playbook

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#1: 技術面接のあれこれ 17:07

7M ago17:07

17:07

今回はエンジニア採用の技術選考、アーキテクチャなどについて語りました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　鈴木（@makiton） - CTO/SRE　篠原（@shinofara） ## show note - 面接前のコーディング課題を取り入れてみた感想 - track https://tracks.run/ - 面接でアーキテクチャ検討を一緒にしている話 - アーキテクチャ - kafka

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#0: 自己紹介もそこそこに、最近読んだTypeScript本の話を 19:05

7M ago19:05

19:05

今回は自己紹介もそこそこに、エンジニア大菅の最近読んだ本について話しました。 ## パーソナリティ - エンジニア　大菅（@__garsue__） - エンジニア　鈴木（@makiton） - CTO/SRE　篠原（@shinofara） ## show note - ひと言自己紹介 - ゼロトラスト - これ（tech_chat）とは何か - 最近読んだ本の話｜プログラミングTypeScript

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#80: TrueSkill™ Ranking System 29:23

1+ y ago29:23

29:23

Splatoon 未経験者の森田が S ランカーの向井にランキング指南をします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep80.mp3 Elo rating system – Wikipedia Bradley–Terry model – Wikipedia Rank – Inkipedia, the Splatoon wiki TrueSkill Ranking System – Microsoft Research TrueSkill 2: A…

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#79: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features 31:11

1+ y ago31:11

31:11

機械学習界隈で話題沸騰の不思議な論文を向井が読んでみました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep79.mp3 [1905.02175] Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features A Discussion of ‘Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features’…

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#78: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 26:25

1+ y ago26:25

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有名物体認識のアルゴリズムのひとつ Faster RCNN を森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep78.mp3 [1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection a…

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#77: Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services 25:49

1+ y ago25:49

25:49

プロダクションエラーの原因になったコミットを探す話を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/09/ep77.mp3 Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services | USENIXJun Mukai による

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#76: XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call 30:15

1+ y ago30:15

30:15

Huawei の新発表 OS がどんなものか森田が論文を読みつつ想像します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep76.mp3 XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call Huawei Launches New Distributed Operating System, HarmonyOS How Huawei’s Ark Compiler May I…

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#75: To Unify or Not to Unify: A Case Study on Unified Builds in WebKit 26:49

1+ y ago26:49

26:49

WebKit のビルド時間を本気で速くしてみた論文を向井がみつけて読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep75.mp3 To unify or not to unify: a case study on unified builds (in WebKit) On Compiling WebKit (now twice as fast!) – Michael Catanzaro Jumbo / Unity builds We’re remo…

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#74: FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 32:56

1+ y ago32:56

32:56

ニューラルネッツな顔認識に森田が入門します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep74.mp3 [1804.06655] Deep Face Recognition: A Survey Recommendations for Facial Recognition Input Images – Amazon Rekognition DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face…

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#73: Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go 29:03

1+ y ago29:03

29:03

Go 言語にありがちな並行絡みのバグを集めた論文に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep73.mp3 Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go Via Understanding real-world concurrency bugs in Go – the morning paper…

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#72: How (and How Not) to Write a Good Systems Paper 26:46

1+ y ago26:46

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システム論文を書く人向けガイドを森田が冷やかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep72.mp3 How (and How Not) to Write a Good Systems Paper | USENIX What Makes a (Graphics) Systems Paper Beautiful How to Get a Paper Accepted at OOPSLA Patterns generate architectures…

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#71: Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge 26:48

1+ y ago26:48

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Facebook の Android 機械学習苦労話に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/08/ep71.mp3 Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge – Facebook Research 2 Billion Devices and Counting: An Industry Perspective on the State of Mobile…

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#70: Reality Engine Graphics 40:18

1+ y ago40:18

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GPU の祖先みたいな 25 年前の高級ハードウェアを森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep70.mp3 Reality Engine Graphics PlayStation technical specifications – Wikipedia PlayStation 2 technical specifications – Wikipedia HPE Buys SGI for $275 Million: How Far t…

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#69: Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models 22:26

1+ y ago22:26

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Facebook が NVM を機械学習のデータストレージに使った話を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep69.mp3 Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models – Facebook Research SysML 19: Assaf Eisenman, Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Le…

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#68: Introduction to MCMC 36:52

1+ y ago36:52

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Markov Chain Monte Carlo について森田がしったかぶりします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep68.mp3 Handbook of Markov Chain Monte Carlo Introduction to MCMC Amazon | Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan 日本語訳 Amazon | Physicall…

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#67: Towards Federated Learning at Scale: System Design 33:45

1+ y ago33:45

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Federated Learning の実運用に向けた議論を向井が眺めます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep67.mp3 Towards Federated Learning at Scale: System Design – Google AI Towards federated learning at scale: system design – the morning paper SysML Conference…

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#66: The Rendering Equation 38:29

1+ y ago38:29

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夏なので古のレイトレ方程式を森田が復習します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep66.mp3 Kajiya: The rendering equation – Google Scholar Rendering equation – Wikipedia Bidirectional reflectance distribution function – Wikipedia SIGGRAPH 2019: Home What Makes a (Graphics) Systems Paper Beautiful AC…

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#65: Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 28:47

1+ y ago28:47

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エッジデバイスを寄せ集めて分散機械学習をする Federated Learning を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep65.mp3 [1602.05629] Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data [1610.05492] Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency Follow-up …

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#64: Automating Chaos Experiments in Production 43:56

1+ y ago43:56

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Netflix の Chaos Engineering 最新事情っぽい論文を森田が冷やかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/07/ep64.mp3 [1905.04648] Automating chaos experiments in production Netflix TechBlog Four Reasons We Choose Amazon’s Cloud as Our Computing Platform (2010) 5 Lessons We’ve Learned Using AWS – Netf…

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#63: Programming with Algebraic Effects and Handlers 34:44

1+ y ago34:44

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関数型言語業界ではやっているらしい Algebraic Effects の論文を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep63.mp3 [1203.1539] Programming with Algebraic Effects and Handlers Algebraic Effects for Functional Programming Programming and Reasoning with Algebraic Effects and Dependent Types yallop/ef…

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#62 – A History Of Erlang 44:07

1+ y ago44:07

44:07

Joe Armstrong 自身が書いた Erlang の歴史を森田が読みます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep62.mp3 A History of Erlang Programming Erlang (2nd edition) by Joe Armstrong | The Pragmatic Bookshelf (初版日本語訳) Erlang Garbage Collector | Erlang Solution blog HPACK: the silent killer (feature) of H…

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#61 – Spectre is Here to Stay 22:59

1+ y ago22:59

22:59

JS 処理系 V8 の Spectre 対策について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/06/ep61.mp3 [1902.05178] Spectre is here to stay: An analysis of side-channels and speculative execution A year with Spectre: a V8 perspective · V8Jun Mukai による

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#60 – XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 42:19

1+ y ago42:19

42:19

GBDT の実装である XGBoost とかのコードを森田が読みます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep60.mp3 [1603.02754] XGBoost: A Scalable Tree Boosting System dmlc/xgboost: Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs …

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#59 – Do Developers Learn New Tools On The Toilet? 28:28

2y ago28:28

28:28

トイレの張り紙の効能について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep59.mp3 Do Developers Learn New Tools On The Toilet? – Google AI Google Testing Blog: Introducing “Testing on the Toilet” Testing on the Toilet – Mike Bland Bathroom Reader | Scribd Schibsted Eng. on Twitter: “More tha…

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#58 – Gradient Boosting Decision Trees 31:54

2y ago31:54

31:54

Kaggle 勢を賑わす GBDT なるものがなんなのか森田が遠巻きに調べます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep58.mp3 Friedman : Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition XGBoost A Kaggle Master Explains Gr…

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#57 – Asynchronous Functional Reactive Programming for GUIs 28:55

2y ago28:55

28:55

当初はリアクティブ言語になるはずだったプログラミング言語 Elm について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep57.mp3 Asynchronous Functional Reactive Programming for GUIs Elm – A delightful language for reliable webapps A Farewell to FRP Follow up Standardizing WASI: A system interface to run WebAssembl…

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#56 – Cloud Programming Simplified 34:13

2y ago34:13

34:13

サーバーレス知ったかぶり用のホワイトペーパーを森田がひやかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/04/ep56.mp3 Cloud Programming Simplified: A Berkeley View on Serverless Computing – RISE LabHajime Morrita による

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#55 – Functional Reactive Programming from First Principles 30:14

2y ago30:14

30:14

非同期プログラミングモデル ReactiveX の起源を向井が辿ります。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep55.mp3 Functional Reactive Programming from First Principles Arrows, Robots, and Functional Reactive Programming Genuinely Functional User Interfaces Functional Reactive Programming – HaskellWiki Arrow –…

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#54 – Tales of the Tail 49:47

2y ago49:47

49:47

時々おこって困る性能問題 tail latency について森田が愚痴ります。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep54.mp3 The Tail at Scale Tales of the Tail: Hardware, OS, and Application-level Sources of Tail Latency Two Billion Devices and Counting Velocity 2011: John Rauser, “Look at Your Data” – YouTube…

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#53 – BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 33:24

2y ago33:24

33:24

NN の自然言語処理で transfer learning を実現した BERT について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。 https://misreadingchat.files.wordpress.com/2019/03/ep53.mp3 [1810.04805] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Improving Language Understanding by Generative Pre-Training GitHub – openai/gpt-2: Co…

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